RK3399平台开发系列讲解（系统篇）1.26、目标检测模型Nanodet的训练和转换总结

文章目录

第一章文档介绍

第二章模型简介

2.1.Nanodet模型结构

2.2.Naodet模型性能

第三章训练

3.1.训练环境

3.2.训练

3.2.1.修改训练参数

3.2.2.训练

第四章模型转换和使用

4.1.测试模型

4.2.模型转换

4.3.Ncnn使用

第一章文档介绍

本文档描述了轻量级目标检测模型Nanodet的训练和转换过程。目前各项目都会使用到目标检测模型来检测图像中的目标，虽然当前使用的Mobilenet SSD或者InceptionV2 SSD都是改进过的适合终端加速的网络，但是相对模型计算量和参数量还是比较大，在BSD、DSM和ADAS多个算法融合的AI小板上，算力还是捉襟见肘，在CPU上推理性能更是无法达到要求，为了找到更为小巧又不失精度的替代模型，我们训练并测试了2020年开源的Nanodet模型，此处记录了模型训练

机器学习

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